Speaker #0Bienvenue dans cet épisode du podcast du Lab Kabia. Je suis Corine Meyier, fondatrice et dirigeante de Kabia, une entreprise spécialisée dans l'hébergement de données informatiques et les services cloud depuis 20 ans. Mon métier ? Accompagner les entreprises dans la gestion de leur infrastructure numérique et anticiper les grandes mutations technologiques. Aujourd'hui, nous allons aborder un sujet qui transforme notre industrie, l'approche AI first dans le cloud, AI partout. On nous promet une révolution technologique qui va tout bouleverser, puissance de calcul infini, automatisation intelligente, innovation sans limite. Mais derrière ces promesses, la réalité est bien plus complexe. Sécurité, accès aux ressources, souveraineté numérique, impact environnemental, autant de défis que l'on ne peut plus ignorer. Chez Cabia, nous voyons ces transformations se produire en temps réel. Nous devons évoluer, nous adapter et comprendre les vrais enjeux derrière ces discours marketing. Alors allons au-delà des slogans et analysons ensemble ce que signifie réellement l'IA First dans le cloud. Les architectes cloud, une espèce en mutation. L'IA First redéfinit les infrastructures et avec elles, les compétences nécessaires pour les gérer. Pendant que certains... Certains optimisent encore des VM et des low balancers, d'autres déploient déjà des infrastructures taillées pour l'IA, avec des modèles de centaines de milliards de paramètres. Deux réalités qui coexistent, mais qui ne tiendront pas longtemps ensemble. Les entreprises qui anticipent ce changement intègrent déjà dans leur équipe des physiciens quantiques, des experts en algorithmes avancés et en machine learning. Parce que gérer... Un cloud high-first, ce n'est pas seulement de l'ingénierie système, c'est aussi une question d'optimisation mathématique et algorithmique. Les architectes cloud doivent évoluer ou disparaître. La guerre des talents a un goût laid d'étranglement. Au-delà du matériel, il y a une autre pénurie, les experts capables de faire tourner ces architectures. Les ML engineers et spécialistes de l'EIA sont les profils. puis rechercher du marché avec des salaires qui explosent. Les universités n'arrivent pas à suivre et les entreprises peinent à recruter. Résultat, beaucoup d'acteurs doivent se tourner vers des solutions packagées et deviennent totalement dépendants de fournisseurs externes. La souveraineté numérique, une dépendance dangereuse, les modèles IA avancés sont entre les mains de quelques acteurs américains et chinois. L'Europe tente de rattraper son retard avec GAIA-X, mais soyons honnêtes, nos infrastructures dépendent encore largement de technologies étrangères. Si demain ces plateformes décident de restreindre leur accès, combien d'entreprises seront en mesure de fonctionner sans elles ? Cette dépendance pose un risque majeur dans les secteurs critiques comme la finance, la santé ou la défense. La sécurité IA, on joue avec le feu, on met en production des modèles d'IA. De plus en plus puissants, mais aussi de plus en plus vulnérables. Les cyberattaques ciblant l'IA explosent de plus de 230% en 6 mois. Pourtant, la plupart des entreprises continuent de les gérer comme des systèmes classiques. Erreur fatale. Prenons un exemple, une étude récente a démontré qu'il était possible d'extraire jusqu'à 30% des données d'entraînement d'un modèle via des techniques avancées de prompting. Imaginez un instant ce que ça signifie pour une banque. Un hôpital, une administration publique qui utilise IA pour traiter des données sensibles, qui contrôle ces modèles, qui garantit qu'ils ne peuvent pas être manipulés. Aujourd'hui, la réponse est souvent « personne » . La pénurie de ressources dans le cloud aille first. On nous vend du cloud, un cloud illimité, une puissance de calcul accessible à tous, la réalité et tout autre. les GPU H100 sont devenues une ressource ultra stratégique, avec des délais d'approvisionnement qui dépassent 6 mois. Certaines entreprises payent jusqu'à 300% du surcoût pour s'assurer un accès prioritaire. Ceux qui ne l'ont pas en s'anticiper risquent de se retrouver bloqués. L'IA First n'est pas une révolution pour tous, c'est une compétition, où seuls les mieux préparés auront une place. L'IA et son impact environnemental ? Le tabou. L'Eifer, c'est-elle une révolution propre, clean, green ? Pas vraiment. Un seul entraînement de modèle génératif peut consommer autant d'énergie qu'un foyer américain sur plusieurs années. Certains hyperscalers vont même jusqu'à construire leur propre centrale électrique pour alimenter leur infrastructure. Autre problème, la consommation d'eau. Les clusters de GPU nécessitent un refroidissement intensif. Résultat, dans certaines régions, les data centers concurrencent l'agriculture en termes de consommation d'eau. Loin du marketing green, l'EIA First est une bombe énergétique que l'industrie refuse de regarder en face. C'est une rupture brutale, pas une évolution. L'EIA First, dans le cloud, n'est pas juste une évolution technologique, c'est une rupture. Ceux qui anticipent et s'adaptent resteront dans la course. Les autres ? Bon subir. Si vous voulez tirer parti de cette transformation, ayez une vision claire. Inutile de suivre la tendance si elle ne sert pas à votre stratégie. Investissez dans les compétences. Sans expertise interne, vous ne ferez que dépendre des autres. Repensez vos architectures. L'IA First ne se greffe pas sur un système existant, elle se construit dès la base. Anticipez les contraintes réglementaires, les règles arrivent mieux, vaut être préparé. L'IA First est une opportunité, mais elle ne sera pas accessible à tous. Ceux qui ont su anticiper en sortiront gagnants, les autres perdront le contrôle. Chez Kabya, nous avons fait notre choix, mais ça, c'est une autre histoire. On voit un prochain épisode. Encore merci pour votre écoute et à bientôt pour la suite.
